大数据营销案例分析报告 第1篇
[关键词]“大数据”；营销体系；重构；解构
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现阶段，信息技术的应用范围越发广泛，消费者的行为模式也发生了一系列的变化。在系统设计中物联网的发展形式，具有一定的发展要求，将固定设计模式当作其研究重点，让它能适应形式变化的要求。从现阶段营销管理系统来看，在优化分析及系统的设计阶段需要将干扰因素不断减少，使其能与营销管理系统的要求相符。而在具体的设计中需要对设计形式的要求有所了解，并在重建体系中将使用的形式有效体现出来。
1 “大数据”概述
所谓“大数据”，是指一种数据规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到管理，并整理成为人类能够解读的信息。然而，数据大小并非是衡量其是否是大数据的主要标准，大数据具有数据类型众多、数据体量巨大以及数据处理速度快等特点，这些特点都是大数据应该具备的。大数据时代的来临，使我国各领域都取得了相当大的发展。大数据充分展示了“整体大于部分之和”的优势，是当前重要发展趋势。
2 “大数据”背景下的应用程序
数据形式转变成营销体系
现阶段发展体系中还存在一定的特殊性，而在设计优化的阶段中要将实际应用形式有效设定出来，并依照固定设计形式来进行相应的分析。在系统设计中合理应用计算机，并提供一个科学的设计形式给受众，以此确保设计形式在应用上的合理性。其主观的设计形式能将整体设计形式当中的应用效果反映出来，使消费者及生产者的信息交换能非常和谐。所以，营销与数据有密不可分的关系。只要联机系统能合理应用，那么信息及数据的交流就得以实现，大数据在机制的应用中就可以持续发展，这需要将营销学当中所有的应用体系明确好，以此与系统模型的要求相符。
“数据”转变为“知识”
现在数据操作系统较为复杂，而在整体性的设计中需对影响因素中存在的干预性进行考虑，其差异使竞争机制中的干扰因素有效减少。目前在很多领域建设中已经慢慢渗透了各种数据的应用形式，并且也成为管理当中非常重要的生产因素。不过基于整个因素当中的差异性，在其设计阶段需要深入的了解生存率，对设计程序锁提出的本质性要求予以满足，将系统设计中的特点有效体现出来。在优化设计阶段中需正确解读背景信息，而在具体实践中如果接收了物理符号序列中的规律，需对所有符号及组合含义进行明确的了解，才能获取一组正确的数据信息。
“数据库”转变成“大数据”
依照数据系统应用中所存在的差异性，在其设计优化中需收集相关信息，使行为管理中的要求予以满足。而依照系统中的独特性，需从制度性以及稳定性两个角度入手，根据固定设计形式中的特殊性，合理的分离数据，使多维度的发展要求得到有效满足，使营销系统中的设置体系能以有效适应。在设计优化中，可充分应用联机设计的方式，充分应用操作机挖掘形式，将数据逐渐转变成知识与信息。而在信息技术不断变化及发展的基础中，需将固定发展要点以及设计方式作为重要的目标，将技术体系中所呈现的应用效果有效体现出来。
3 营销体系的重建策略
市场发展体制需明确
在系统的优化建设当中需在应用系统上进行相应的优化及分析，让整个系统能与营销管理体系的要求相符。而在整个设计阶段中需要深入分析数据库当中的信息及内容，要将其发展的强度不断提升，使其能让具体的设计要求得到满足。而在优化设计中，相关的工作人员要以此建立一个系统的数据库与信息处理系统，将研究重点设定为固定决策管理机制，将优化设计中所有的要求都体现出来。在优化设计中还需建立一个CSP模式，这种模式是一种计算机模式，主要为了帮助计划方案的有效制订，以此与广告效果相对应，而实际设计模式及具体的应用程序也存在较大的联系。
服务建设系统必须优化
在优化建设阶段当中，需要将数据的应用程序明确好，以此促进新的调研手段及业务范围出现。因为数据应用中存在一定的差异性，所以必须要深入分析统计信息。在系统优化阶段，所有受众都需要了解干预的因素，并及时整理及检测信息技术。而相关工作人员需在具体的建设过程当中对数据的整理及收集工作进行强化，并使其能与应用体系中的所有要求相符，其必要时还可重建系统。其系统在设计中需要将营销及广告的整体效果提高，以此提供一个成功的范例给全媒体营销参考。
受众思想要了解
在营销管理系统中，受众的思想存在较大反作用，因此需要在实际建设阶段中将干预性因素不断减少，使其能与具体的应用方式相符，以此将设计理念中呈现的应用效果有效体现出来。在系统的设计过程中需要将品牌的定位明确好，要将传统的管理方式打破，尽量应用新型的技术管理思维方式，将信息应用水平有效提升起来。受众在这种碎片化的发展阶段中需要将应用系统重新建立起来，依照固定设计模式及应用管理要求来重新进行建立。而重建管理体系在其基础性的建设中是非常重要的一个角色，所以必须要及时进行反馈，以此使实际问题得以解决。
法律法规需不断健全
现阶段在大数据的处理技术中，营销体系的重新构造，使受众信息被牵扯其中，所以，信息该如何妥善的进行处理，受众的隐私该如何保护等问题成为营销体系重新构建的严重问题。目前全球依旧大约有50个国家开始重视个人信息数据的管理，并制定了相应的法律。相比之下，我国在这方面处在一个发展阶段，法律的保护意识非常薄弱，针对个人信息数据库的保护没有引起重视，因此并未有具体的法律进行保护。虽然可以方便查询受众信息，但是随着时代经济的发展，今后这种发展方式难免会有“粗暴”的印记出现，所以还是需要相关法律予以保护，确保个人信息数据的隐私得到相应的保护。
发展空间要不断扩展
现阶段在全媒体营销集合的大数据的背景下，营销体系的重新构建需要企业将营销体系中的各个环节当作其对象，将发展空间不断扩展，积极创新，能在面对营销挑战时有一定的准备。不仅如此，企业类型的不同导致营销体系的重构重点有较大区别，不过对数据的应用力及挖掘力的相关要求还是没有变化的。如果“数据服务公司”掌握了“实时海量数据检测技术”，方可构建一个“大数据挖掘模型”，这个大数据的分析能力非常强，其中“媒体机构”可以将所有的信息痕迹记录进去，同时还有提升自身营销能力、进行产品优化、建立海量数据库等能力。而“广告营销机构”需要应用多种方式来追踪广告效果，还能使用大数据来分析媒体的广告价值，以及优化广告营销中的相关服务。
4 结 语
综上所述，现阶段网络信息联系紧密，以此积累了可沟通、可更新的海量受众数据，并以此形成了由数据信息所聚集而成的“小金矿”，而大数据技术的应用使这个金矿的工作顺利展开。在整个系统技术的设计当中，首先必须将固定设计形式当成重要目标，依照设计形式来进行相应的优化及分析。由于大数据中的整体性及挖据技术都存在较大的差异性，所以必须要将营销理论的相关特点体现出来，确保整个体系的完整性及平衡性。在系统设计中需要制定一些科学的应用系统，并对其进行充分的优化，以此使整个营销系统中的完善性得以保障。
主要参考文献
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[3]金晓彤，王天新，杨潇.大数据时代的联动式数据库营销模式构建――基于“一汽大众”的案例研究[J].中国工业经济，2013（6）.
大数据营销案例分析报告 第2篇
1.生命周期逻辑
尽管理解和利用生命周期的逻辑病不是一个新的概念，许多电子邮件营销者现在都开始应用它，欣赏它带来的价值。生命周期邮件通常只占整体邮件发送量的15%，但据称可以产生收入的35%。
从客户和产品这两个最普通的视角，你就可以多种方式看到生命周期逻辑。一些品牌已经应该产品生命周期逻辑，通过针对他们的最畅销产品简单地发送补货邮件提醒用户重新回来购买，取得了巨大的成功。但是这种类型的逻辑也并适用于所有的产品。
曾经有人坚持说，他们的产品不需要“更换提醒”邮件。但是相反，我认为无论是长久耐用品，快消品，或者是介于两者之间的商品，每个产品都有一个生命周期：积极的运动者需要以规律的频率更换自己的跑鞋，汽车拥有者需要每隔一些年更换汽车等等。
2.情境逻辑
我相信，一部分市场营销者知道了facebook将终结@后缀的电子邮件地址的消息，之后@的用户能够设置帐号，使@邮箱中的邮件被转发到他们设置的其他邮箱。
因此，类似于在去年雅虎宣布停止中国雅虎邮箱服务的事件后，webpower中国区建议，品牌通过给使用中国雅虎邮箱地址注册的用户发送关怀类邮件，或在邮件内增加“更换注册邮箱地址”按钮等方式，鼓励用户及时更换注册邮箱地址，以确保用户可以继续收到发送的邮件。市场营销者也可以对这部分用户邮件地址数据等进行更新，重新激活这些邮件用户等。抓住某些具体事件或时间框架，市场营销者可以利用情境逻辑做很多的事情，虽然这种情景逻辑不一定经常可以利用。
大数据营销案例分析报告 第3篇
【关键词】智慧校园 碎片化 决策 数据支撑
1 引言
信息技术飞速发展的今天，给人们的工作、生活、学习和思维带来了巨大改变。作为新生事物的领先接收者，高校信息化的建设发展如火如荼，大多数高校对数据堪比黄金的价值已达成共识。目前智慧校园已成为信息化建设的热点，大数据的分析和深度应用成为智慧校园的重要应用之一。虽然这与社会的大数据相比，还不能是真正意义的大数据，但是就高校而言，这些数据就是校园大数据。这些碎片化的数据目前仅仅用于教师、学生信息的统计、查询，但这远远没有发挥出这些数据的价值。通过对校园大数据进行分析，并将其深度应用于教学管理、科学研究、学科建设、招生就业、学生成长和管理服务等多个方面，从而为高校管理和决策提供数据支撑。
2 校园大数据的分析
在高校数年的信息化建设中，都比较注重数据的管理和积累。与社会大数据一样，校园大数据也具有真实性、巨大性、复杂性和混杂性等特点。校园大数据的区别还在于实时性和价值性。实时性是指经过数字校园的建设后各高校基本建成数据共享平台，校园大数据生成后可以实时采集和共享。价值性在于经过分析、深度应用的校园大数据可以即时产生价值。
数据分析是校园大数据深度应用的前提与核心。通过对高校信息系统产生的内容真实、不同类型、快速增加的数据进行采集、清洗，在数据分析平台的支撑下，运用数据分析方案或模型，从而挖掘出其中的相关关系。经过分析，才能为后续深度应用提供数据支撑。
目前校园大数据分析主要以定量为主，既有动态性数据也有静态性数据。数据分析的任务主要包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。描述性分析目的是总结历史形成客观描述。预测性分析主要是利用各种工具对历史数据进行分析，然后基于当前数据对未来做出预测。规范性分析则是通过动态指标显示决策结果供决策者使用。
校园大数据分析同样面临一系列的难题。一是数据的完整性和准确性不足。采集到的数据不能准确反映问题。例如学生校外购物数据难以掌握，无法准确判断学生的生活情况。二是部分数据涉及个人隐私。真实数据的分析结果若涉及个人隐私，可能会引起不满。三是大数据的分析是一项系统工程，需要高校各部门配合。通过职责划分明确各部门承担的角色，自上而下，保护数据安全，维护数据隐私，严格数据管理规定，完善数据来源，提高数据质量。唯有通过多途径才能真正提供有价值的数据分析和应用。
3 校园大数据的深度应用
校园大数据的分析能够将隐藏在海量碎片化数据中的信息挖掘出来，根据分析结果，提升教学质量，细化学生管理水平，提升资源利用效率，帮助科学管理决策，从而服务于高校的各项工作，服务于高校师生员工。
互联网技术的发展，使得在线学习逐步成为学习的重要方式。通过学生的在线学习行为，如学习时长、测评结果，可以分析出学生对课程的学习情况，教师通过学生的学习情况确定教学难点，关注教学重点，调整教学方式，提高教学效率。通过对学生的学习行为、考核情况，可以预测学生的学习情况，对问题学生进行预警，及时督促其学习。通过对学生选课、考试成绩、图书借阅和社团活动等数据进行分析，根据结果有针对性的调整学生培养方案，从而提高毕业生质量。
一卡通消费数据，可以分析学生的就餐和消费行为，可以通过消费水平判断经济状况，对严重低于平均消费的学生重点关注，及时与学生沟通，帮助解决生活难题，从而发挥大数据深度应用的价值。将学生在校期间的消费数据形成报表，毕业时推送给学生，既能帮助学生回忆校园生活的点点滴滴，又增强了学校与学生之间的凝聚力。同时还可以给学生提供校@导航、校车轨迹等个性化精准服务。
结合无线使用情况和一卡通数据，可以分析教室、自习室和图书馆中学生的分布情况，为学生自习提供指引。通过对图书借阅情况分析，可以及时调整热门图书位置，方便借阅。通过对校园基础设施的使用情况分析，及时调整热门设施的布局，提高设施利用率，减少基础投资。
随着数据分析及深度应用体系的使用，通过校园大数据分析预测模式，可以为高校提供管理层面的科学规划和决策支持。通过跟踪招生和就业信息，可以预测在校生的未来就业情况，为学校改变管理和教学模式提供支撑。通过教师的教学、科研和学生学习、就业情况的分析，可以帮助预测学校在行业中的地位及未来发展情况，为学校管理层提供数据支持和趋势判别。
4 结语
互联网新技术的不断发展和应用，使得社会各行各业都面临着巨大的变化，教育行业更加重视大数据的价值。建设智慧校园已成为各高校信息化十三五规划的重要内容，而校园大数据的分析及深度应用成为智慧校园的重要应用之一。只有紧跟大数据发展的前沿，通过不断实践，才能发挥和驾驭大数据的价值，为高校的建设和快速发展提供支持和保障。
参考文献
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[3]王珊，王会举，覃雄派，等.架构大数据：挑战现状与展望[J].计算机学报，2011，34（10）：1741-1752.
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